视程空间Pandora：157TOPS边缘算力，落地本地离线大模型开发
Pandora 硬件算力基础：157TOPS 算力支撑本地推理
Pandora 搭载 157TOPS算力，足够支撑主流开源大模型、多模态 VLM 模型在本地完成推理计算。相比低算力边缘盒子，它可以不用依赖云端服务器，直接在设备本地加载模型，实现断网环境下稳定运行。
对于开发者来说，157TOPS 算力可以覆盖从文本大模型、代码模型，到视觉多模态模型的本地部署需求，不用再为了跑通大模型单独搭建昂贵的本地工作站，在边缘端就能完成模型调试、验证与业务上线。
丰富模型生态，兼容多款主流开源模型
Pandora 依托 Hugging Face 生态，开箱即可支持市面上主流开源大模型，覆盖文本、代码、视觉多模态多个方向：
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Meta 系列：Llama3、CodeLlama 代码模型
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阿里通义：Qwen2.5 千问系列
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微软：Florence 视觉模型、Phi-4 轻量高性能大模型
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Google：Gemma 模型
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DeepSeek：DeepSeek-R1 深度推理模型、DeepSeek-VLM 多模态视觉模型
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GPT-OSS 开源模型
不管是做文本问答、代码生成，还是图像理解、多模态识别项目，开发者都可以直接选用对应模型，在 Pandora 设备上完成离线开发，不用做大量底层适配工作。
全链路技术服务，降低项目落地门槛
硬件只是基础，边缘 AI 项目最大的难点往往在适配、调试与后期维护。视程空间提供完整配套技术支持，减少开发团队的底层工作量：
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硬件质保与维修：硬件设备提供质保服务，硬件故障可走维修流程，保障项目稳定运行；
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SDK 开发支持：配套 SDK 开发包，简化模型部署、二次开发的调用流程；
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线上技术支持：开发阶段遇到部署、调参问题，可以获得线上技术对接；
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固件、BSP 及系统镜像升级：持续提供系统底层更新，支持后续模型、驱动迭代，延长硬件生命周期。
整套服务覆盖从模型移植、开发调试，到后期运维升级全流程，非常适合企业集成商、算法团队快速验证项目原型，落地私有化边缘 AI 方案。
适用场景总结
这套离线大模型方案，更适合对 数据安全、低延迟有硬性要求的场景：工业现场设备分析、本地智能质检、嵌入式多模态识别、涉密内网 AI 应用、无网络环境下的智能交互等。数据全程留在本地设备，不会上传云端，从根源规避数据泄露风险。
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